Plus de 60 % du chiffre d'affaires ? Demande générée par les achats ? Comment Nvidia alimente sa propre croissance grâce à des investissements controversés – Image : Xpert.Digital
De nouvelles puces chaque année : la stratégie de mise à niveau agressive de Nvidia – moteur de progrès ou obsolescence programmée ?
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La question à 300 milliards de dollars : que se passera-t-il si Google et consorts mettent fin à leur collaboration avec Nvidia ?
Le fabricant californien de puces Nvidia a une fois de plus pulvérisé les prévisions de Wall Street au troisième trimestre 2025, affichant un chiffre d'affaires de 57 milliards de dollars et une croissance annuelle de 62 %. Mais derrière ces chiffres impressionnants se cache un débat fondamental qui dépasse largement le cadre des analyses trimestrielles habituelles. La performance de l'entreprise, qui, fin octobre 2025, est devenue la première de l'histoire à franchir la barre des cinq mille milliards de dollars, soulève des questions cruciales. Cette croissance saine repose-t-elle sur une demande réelle, alimentée par la révolution irrésistible de l'intelligence artificielle ? Ou assistons-nous à une surchauffe spéculative rappelant les excès des bulles technologiques passées, artificiellement alimentée par des modèles de financement circulaires et risqués ?
Cette expansion extraordinaire est inextricablement liée à l'essor de l'IA générative depuis l'introduction de ChatGPT. Les GPU Nvidia sont devenus une infrastructure indispensable à l'entraînement et à l'exécution de grands modèles de langage, engendrant une demande exponentielle. Au cœur de ce développement se trouvent les « hyperscalers » – des géants technologiques comme Microsoft, Amazon, Google et Meta – qui, avec des investissements prévus dépassant 300 milliards de dollars d'ici 2025, sont les principaux moteurs de cette croissance. Cependant, cette forte dépendance à l'égard de seulement quatre clients majeurs, qui représentent désormais 61 % du chiffre d'affaires, comporte des risques de concentration importants. Parallèlement, les investissements stratégiques dans des startups figurant parmi les plus gros clients de Nvidia soulèvent des questions quant à la véritable nature de cette demande. Si les partisans mettent en avant une rentabilité sans précédent, l'avantage technologique offert par des architectures comme Blackwell et l'écosystème logiciel CUDA bien établi, des critiques influents et des gestionnaires de fonds alertent sur le risque d'une bulle dangereuse, potentiellement pire que celle d'Internet. L'analyse qui suit examine en profondeur l'anatomie de la croissance de Nvidia, en soulignant les principaux moteurs et les risques croissants, et pose la question cruciale : le capitalisme numérique repose-t-il sur des bases solides en matière de silicium ou sur les sables spéculatifs d'une correction imminente ?
Convient à:
La croissance exponentielle de Nvidia à l'ère de l'intelligence artificielle
Quand une entreprise de semi-conducteurs devient une infrastructure essentielle du capitalisme numérique
Le fabricant de puces californien Nvidia a réalisé un chiffre d'affaires de 57 milliards de dollars au troisième trimestre 2025, dépassant les prévisions de Wall Street. Ce taux de croissance de 62 % sur un an est remarquable, mais il soulève des questions fondamentales qui vont bien au-delà des résultats trimestriels habituels. Il ne s'agit pas seulement de comprendre comment une seule entreprise a atteint une telle performance, mais aussi de savoir si cette expansion repose sur des fondements économiques solides ou si elle présente des signes de surchauffe spéculative rappelant les bulles technologiques du passé.
L'ampleur de cette évolution n'apparaît pleinement que si l'on considère le calendrier. Il y a trois ans, la capitalisation boursière de Nvidia avoisinait les 400 milliards de dollars. Fin octobre 2025, l'entreprise est devenue la première de l'histoire à atteindre une valeur de 5 000 milliards de dollars. Cette multiplication par plus de douze en seulement trois ans est sans précédent. Même les entreprises les plus prometteuses de l'ère Internet n'ont pas connu une telle progression.
Cette évolution extraordinaire est étroitement liée à la diffusion rapide de l'intelligence artificielle générative. Depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022, la demande en processeurs graphiques haute performance pour l'entraînement et l'exécution de grands modèles de langage a connu une croissance exponentielle. Nvidia est au cœur de cette transformation, ses GPU étant considérés comme indispensables à la construction de centres de données complexes. La question cruciale est désormais de savoir si cet essor repose sur des mécanismes économiques fondamentaux ou s'il masque des dynamiques spéculatives rappelant les excès du passé.
Anatomie de la croissance : cinq facteurs clés de l’explosion des ventes
Les hyperscalers comme principal moteur de croissance
L'analyse des facteurs de revenus révèle un modèle économique très concentré. Le segment des centres de données a généré 51,2 milliards de dollars au troisième trimestre, soit environ 90 % du chiffre d'affaires total. Au sein de ce segment, près de 50 % sont attribuables aux hyperscalers, c'est-à-dire les principaux fournisseurs de cloud : Microsoft, Amazon, Google et Meta. Ces quatre entreprises investissent massivement dans le développement d'infrastructures pour l'intelligence artificielle.
L'appétit d'investissement des géants du cloud a atteint un niveau remarquable. Ces entreprises prévoient des dépenses d'investissement supérieures à 300 milliards de dollars d'ici 2025, Amazon en tête avec plus de 100 milliards de dollars, suivie de Microsoft (entre 85 et 93 milliards de dollars) et de Google (environ 75 milliards de dollars). Ces sommes dépassent largement les investissements de ces dernières années et représentent un développement fondamental des infrastructures d'une ampleur historique sans précédent.
Toutefois, cette concentration sur quelques clients majeurs comporte des risques structurels. Les rapports trimestriels révèlent que les quatre plus gros clients de Nvidia représentent désormais 61 % de son chiffre d'affaires, soit une augmentation de 56 % par rapport au trimestre précédent. Deux clients, non identifiés, génèrent à eux seuls 39 % du chiffre d'affaires. Cette dépendance extrême à l'égard d'un petit nombre de clients constitue un risque de concentration, un point crucial de l'analyse financière.
L'architecture de Blackwell comme catalyseur technologique
Le deuxième facteur clé de croissance est le lancement de la nouvelle génération de puces Blackwell. Lors de la présentation des résultats, le PDG Jensen Huang a expliqué que les ventes de puces Blackwell étaient exceptionnellement élevées et que les processeurs destinés aux centres de données étaient en rupture de stock. La demande dépassant largement les capacités de production, Nvidia a demandé à son partenaire de fabrication, TSMC, d'augmenter de 50 % la production de plaquettes de 3 nanomètres.
Ces pénuries d'approvisionnement sont à double tranchant. D'une part, elles témoignent de la demande structurelle pour les puces les plus performantes. D'autre part, elles révèlent que Nvidia, malgré sa position dominante sur le marché, atteint ses limites de capacité. TSMC prévoit d'augmenter sa production mensuelle de 100 000 à 110 000 plaquettes actuellement à 160 000 plaquettes, dont 35 000 plaquettes par mois réservées spécifiquement à Nvidia. Cependant, cette augmentation de production est un processus qui prendra des mois et ne portera pleinement ses fruits qu'en 2026.
La plateforme Blackwell ne se limite pas à une simple puce, mais constitue un écosystème complet de processeurs, de composants réseau et de circuits intégrés. Cette intégration confère à Nvidia un avantage concurrentiel sur ses rivaux qui ne proposent que des composants individuels. Cette solution système complète permet aux hyperscalers d'optimiser l'exploitation de leurs centres de données et de maximiser le rendement par dollar investi. Parallèlement, cette stratégie fidélise fortement les clients à la plateforme Nvidia, induisant ainsi un effet de verrouillage naturel.
raccourcissement du cycle de vie des produits et cycles de mise à niveau permanents
En 2024, Nvidia a opéré un virage stratégique majeur, réduisant son cycle de vie produit de 18 à 24 mois à un rythme annuel. Cette accélération est remarquable et marque une rupture nette avec les cycles de semi-conducteurs précédents. Après Blackwell, la plateforme VeraRubin sera lancée au second semestre 2026, suivie de Rubin Ultra en 2027, puis des générations suivantes à un rythme annuel.
Cette stratégie d'innovation continue engendre une demande constante. Les hyperscalers et les entreprises clientes doivent relever le défi de la modernisation régulière de leur infrastructure pour rester compétitives. Les progrès technologiques entre les générations sont considérables. Comparée à la génération Hopper précédente, Blackwell offre des améliorations significatives en termes de puissance de calcul, d'efficacité énergétique et de connectivité de stockage. Du point de vue du client, ces avancées justifient les coûts d'investissement élevés, car elles réduisent directement les coûts d'exploitation par opération de calcul.
Cette stratégie comporte toutefois des risques. La réduction du cycle de vie des produits entraîne une dépréciation plus rapide du matériel. Une puce H100 achetée aujourd'hui sera technologiquement obsolète dans deux ans, même si elle reste fonctionnelle. Cette obsolescence programmée engendre des taux de rotation du capital plus élevés pour les clients et accroît leur dépendance au réinvestissement continu. La question de la viabilité à long terme de ces cycles et de leur impact potentiel sur les investissements reste ouverte.
partenariats stratégiques et développement de l'écosystème
Le quatrième moteur de croissance réside dans les partenariats stratégiques de grande envergure que Nvidia a noués ces derniers mois. En septembre 2025, l'entreprise a annoncé un investissement pouvant atteindre 100 milliards de dollars dans OpenAI pour financer la construction de centres de données d'une capacité totale de dix gigawatts. En contrepartie, OpenAI s'engage à utiliser des millions de GPU Nvidia. Un accord similaire a été conclu avec Anthropic en novembre, dans le cadre duquel Nvidia investit jusqu'à 10 milliards de dollars, tandis que Microsoft contribue à hauteur de 5 milliards de dollars. Anthropic, de son côté, acquiert pour 30 milliards de dollars de capacité de calcul auprès de Microsoft Azure, basée sur du matériel Nvidia.
Ces transactions suivent un schéma circulaire de plus en plus remis en question. Nvidia investit dans des startups qui, à leur tour, achètent du matériel Nvidia. Parallèlement, une partie de ces investissements revient à Nvidia via les fournisseurs de services cloud, sous forme d'achats de puces. Ce système crée une boucle de valeur fermée où le capital circule au sein d'un écosystème étroitement intégré. Les critiques dénoncent une stimulation artificielle de la demande, tandis que les partisans affirment qu'il s'agit d'une intégration verticale stratégique qui répartit les risques entre les partenaires.
Brian Mulberry, de Zacks Investment Management, a résumé le problème avec concision lors d'un entretien avec TheStreet : il devient de plus en plus difficile de retracer les liens financiers complexes. La question de savoir qui peut prétendre à quelle part d'un dollar de chiffre d'affaires est de plus en plus délicate. Ce manque de transparence complique l'évaluation rationnelle du marché et ouvre la voie à des excès spéculatifs.
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Convient à:
Écosystème logiciel et avantage concurrentiel de CUDA
Le cinquième facteur de croissance, et potentiellement le plus durable, est l'écosystème logiciel que Nvidia a bâti au cours des vingt dernières années. Sa plateforme de programmation propriétaire, CUDA, est devenue la norme de facto pour le développement d'applications d'IA. Plus de quatre millions de développeurs dans le monde utilisent CUDA, et la quasi-totalité des principaux modèles d'IA ont été entraînés sur du matériel Nvidia à l'aide du logiciel CUDA.
Cet effet de réseau engendre des coûts de migration importants. Même si un concurrent comme AMD ou Intel propose du matériel technologiquement équivalent, les développeurs devraient réécrire l'intégralité de leur pile logicielle pour l'utiliser. La compatibilité avec les frameworks existants tels que PyTorch et TensorFlow est étroitement liée à CUDA. Google, avec ses unités de traitement tensoriel (TPU), et Amazon, avec ses puces Trainium, explorent des approches alternatives, mais restent cantonnés à leurs écosystèmes cloud respectifs et ne parviennent pas à une adoption multiplateforme de CUDA.
Cette domination n'est cependant pas totalement assurée. La pression exercée pour réduire les coûts pousse les géants du cloud à développer leurs propres puces. Google a lancé sa cinquième génération de TPU, et la dernière version, l'Ironwood TPU, offre une efficacité énergétique deux fois supérieure et une capacité de mémoire six fois plus importante que son prédécesseur. Ces solutions personnalisées sont optimisées pour des charges de travail spécifiques et peuvent s'avérer plus rentables dans ces cas précis que les solutions généralistes de Nvidia.
La question fondamentale : entreprise solide ou bulle spéculative ?
Arguments en faveur d'une force fondamentale durable
Les partisans de la pérennité de la croissance de Nvidia mettent en avant plusieurs facteurs structurels. Le plus important est la transformation effective de l'économie par l'intelligence artificielle. Contrairement aux engouements technologiques passés tels que le métavers ou la blockchain, l'IA démontre déjà des gains de productivité mesurables au sein des entreprises. Des études montrent que les organisations utilisant l'IA générative obtiennent un retour sur investissement moyen de 3,70 $ par dollar investi, les implémentations les plus performantes atteignant même 10,30 $.
Le taux d'adoption en entreprise souligne cette demande fondamentale. En 2024, 78 % des organisations utilisaient l'IA dans au moins une fonction métier, soit une augmentation de 55 % par rapport à l'année précédente. L'IA générative est utilisée régulièrement par 71 % des entreprises, une progression significative par rapport aux 65 % enregistrés en début d'année. Ces chiffres montrent que l'IA a dépassé le stade expérimental et s'intègre désormais aux processus opérationnels essentiels des entreprises.
Les résultats financiers confirment cette analyse. La marge brute de Nvidia dépasse 73 % et son bénéfice net a atteint 31,9 milliards de dollars au troisième trimestre, soit une marge nette de 56 %. Cette rentabilité exceptionnelle démontre que Nvidia génère non seulement des revenus, mais les convertit aussi efficacement en bénéfices. Son flux de trésorerie disponible dépasse 25 milliards de dollars par trimestre, offrant à l'entreprise une grande flexibilité financière pour les investissements, les rachats d'actions et les acquisitions stratégiques.
La visibilité de la demande s'étend sur un long terme. Lors de la présentation des résultats, la directrice financière Colette Kress a expliqué que Nvidia prévoit un chiffre d'affaires supérieur à 500 milliards de dollars d'ici 2025 et 2026, grâce aux contrats et commandes existants pour les systèmes Blackwell et Rubin. Cette certitude en matière de planification à long terme distingue la situation actuelle des précédentes périodes de spéculation, où les valorisations reposaient sur des promesses vagues.
Les analystes estiment que les indicateurs de valorisation de l'entreprise sont raisonnables. Avec un ratio cours/bénéfice d'environ 52 à 53, Nvidia se situe nettement au-dessus de la moyenne du marché (40), mais en dessous de la moyenne du secteur technologique (105). Compte tenu du taux de croissance des bénéfices attendu, supérieur à 40 %, le ratio PEG s'établit à 1,34, ce qui suggère une valorisation correcte.
Signes avant-coureurs d'une surchauffe spéculative
Malgré ces atouts fondamentaux, les signaux d'alerte pointant vers des éléments spéculatifs se multiplient. La banque d'investissement Goldman Sachs a indiqué dans plusieurs analyses que les valorisations boursières du secteur de l'IA pourraient déjà intégrer l'ensemble des gains économiques des prochaines décennies. La valorisation cumulée des entreprises liées à l'IA atteint 19 000 milliards de dollars, ce qui correspond à la limite supérieure des bénéfices macroéconomiques projetés. La seule augmentation de valeur dans le secteur des semi-conducteurs et parmi les fournisseurs privés de modèles d'IA dépasse déjà le scénario de référence de 8 000 milliards de dollars.
Les analystes de Goldman Sachs identifient deux risques majeurs. Le premier est l'erreur d'agrégation, qui consiste pour les investisseurs à extrapoler les taux de croissance impressionnants de certaines entreprises à l'ensemble des entreprises potentiellement gagnantes. La capitalisation boursière cumulée des concepteurs de puces, des développeurs de modèles et des hyperscalers pourrait ainsi dépasser la taille du marché global qu'ils se partagent. Le second risque réside dans la tendance des marchés à surpayer les gains futurs, même lorsque les innovations sous-jacentes sont réelles. Les parallèles avec les périodes de forte croissance de l'innovation des années 1920 et 1990 sont frappants, bien que Goldman Sachs ne fasse pas explicitement référence aux krachs boursiers de 1929 et 2000.
Les fonds spéculatifs Elliott Management et Scion Asset Management de Michael Burry ont émis des avertissements plus insistants. Dans une lettre aux investisseurs, Elliott a décrit Nvidia comme étant en situation de bulle spéculative et a exprimé son scepticisme quant à la capacité des hyperscalers à continuer d'acheter des puces en si grandes quantités. Ils ont soutenu que l'IA est surévaluée et que de nombreux cas d'utilisation proposés ne seraient jamais rentables, consommeraient trop d'énergie ou se révéleraient peu fiables. Michael Burry, connu pour son pari réussi contre le marché immobilier avant la crise financière de 2008, a acquis des options de vente sur les actions Nvidia, anticipant ainsi une baisse des cours.
L'extrême concentration de la demande accentue ces inquiétudes. Le fait que 61 % du chiffre d'affaires provienne de seulement quatre clients signifie qu'un changement de stratégie d'investissement chez un seul géant du cloud aurait un impact considérable sur l'activité de Nvidia. Si Microsoft, Amazon ou Google décidaient de réduire leurs dépenses d'investissement ou de se concentrer davantage sur leurs propres puces, cela modifierait fondamentalement la dynamique de croissance.
Convient à:
Le phénomène du financement circulaire
La circularité croissante des flux financiers dans l'écosystème de l'IA suscite une inquiétude particulière. Nvidia investit dans des startups comme OpenAI, CoreWeave et Anthropic, qui comptent parmi ses plus importants clients. Ces startups utilisent ces capitaux pour louer de la puissance de calcul auprès de fournisseurs de cloud qui utilisent également du matériel Nvidia. Une partie du capital investi retourne ainsi à Nvidia sous forme d'achats de puces. Ce circuit fermé soulève la question de l'existence d'une véritable demande externe ou de la possibilité que Nvidia finance en partie sa propre demande.
L'exemple de CoreWeave illustre particulièrement bien cette dynamique. Nvidia détient une participation de plus de 5 % dans cette startup spécialisée dans le cloud et s'est engagée en septembre 2025 à acheter pour 6,3 milliards de dollars de services cloud à CoreWeave. Cet engagement constitue une garantie permettant à CoreWeave d'utiliser pleinement ses capacités et, par conséquent, de lui permettre d'acquérir davantage de puces Nvidia. De son côté, OpenAI a signé des contrats avec CoreWeave pour un montant total de 22,4 milliards de dollars. Dans cette structure, Nvidia cumule les rôles de fournisseur, d'investisseur et de client, ce qui réduit considérablement la transparence.
Les critiques estiment que cette structure est fragile, comparable à un château de cartes, où la défaillance d'un seul maillon pourrait compromettre l'ensemble de l'édifice. Par exemple, si OpenAI ne génère pas suffisamment de revenus pour honorer ses obligations envers CoreWeave, et que CoreWeave, à son tour, peine à rembourser ses dettes, cela pourrait se retourner contre Nvidia. Le manque de transparence de ces interconnexions rend difficile une évaluation des risques pertinente.
Convient à:
Retour sur investissement des hyperscalers
Une question cruciale pour la pérennité des investissements dans l'IA est de savoir si les géants du cloud pourront réellement rentabiliser leurs investissements colossaux. Les dépenses cumulées des quatre plus grands géants du cloud — Amazon, Microsoft, Google et Meta — devraient atteindre 315 milliards de dollars en 2025, soit plus de treize fois le niveau de 2015.
Les résultats obtenus jusqu'à présent sont mitigés. Les derniers résultats trimestriels de Google montrent que les capacités d'IA dans la recherche et Google Cloud génèrent déjà des revenus. Microsoft rencontre également du succès avec ses produits Copilot dans Office 365 et Azure. Meta, en revanche, investit massivement dans l'IA sans pour autant avoir établi de sources de revenus claires en dehors de son activité publicitaire traditionnelle. Les analystes de Bernstein ont averti que la période de grâce dont dispose Meta pour présenter aux investisseurs des résultats concrets dans le domaine de l'IA non stratégique touche à sa fin.
Le PDG d'Amazon, Andy Jassy, a soutenu que les dépenses globales des entreprises augmentent malgré la baisse des coûts unitaires, car l'IA ouvre de nouvelles perspectives auparavant inaccessibles. Cette situation engendre une dynamique de croissance des dépenses, les entreprises s'empressant de développer de nouvelles applications. Cette explication est plausible, mais elle soulève la question de la rentabilité de ces applications.
L'étude McKinsey de 2025 soulève de nouvelles interrogations. Elle met en évidence un décalage fondamental entre les investissements dans les infrastructures et le volume réel du marché. En 2024, le secteur a investi 57 milliards de dollars dans l'infrastructure cloud pour prendre en charge les services d'API Large Language Model, alors que le marché réel de ces services ne représentait que 5,6 milliards de dollars. Ce ratio de dix pour un est interprété comme le signe d'une erreur stratégique.
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Entre leadership technologique et surchauffe spéculative – Nvidia prise entre l'essor de l'IA et le risque de valorisation
Risques et défis structurels
Pression sur les marges due à la complexité de la production
Malgré une rentabilité impressionnante, les premiers signes de pression sur les marges apparaissent. La marge brute a chuté à 73,4 % au troisième trimestre, un chiffre inférieur aux prévisions des analystes (73,7 %) et nettement inférieur aux 75,7 % du trimestre précédent. Cette baisse s'explique par les coûts de production plus élevés des puces Blackwell, plus complexes. La fabrication selon le procédé trois nanomètres le plus avancé de TSMC est considérablement plus onéreuse que celle des générations précédentes, et le rendement en phase initiale est plus faible.
Nvidia prévoit une amélioration de ses marges à 75 % pour le quatrième trimestre, mais cela dépend de la maturité de production de la plateforme Blackwell et de la réalisation d'économies d'échelle. Si le rendement est inférieur aux attentes ou si de nouveaux problèmes techniques surviennent, la rentabilité pourrait en pâtir. Pour les investisseurs habitués aux marges exceptionnelles de Nvidia, tout recul durable serait un signal négatif.
Le raccourcissement annuel des cycles de vie des produits accentue encore ce problème. Chaque nouvelle génération exige d'importants investissements en recherche et développement, ce qui se traduit par une augmentation des frais d'exploitation. Au troisième trimestre, ces frais ont progressé de 36 % sur un an, suscitant des inquiétudes quant à la pérennité des marges bénéficiaires. Nvidia doit investir continuellement dans l'innovation pour conserver son avance technologique, ce qui implique structurellement des coûts plus élevés.
Convient à:
Pression concurrentielle exercée par les puces spécifiques aux clients
Le développement de puces sur mesure par les géants du cloud représente une menace à long terme pour la domination de Nvidia. Google a déjà démontré avec ses TPU que des architectures alternatives peuvent être compétitives pour certaines charges de travail. La dernière version d'Ironwood TPU offre une efficacité énergétique deux fois supérieure et une capacité mémoire six fois plus importante que la génération précédente. Amazon avec Trainium et Microsoft avec Maia poursuivent des stratégies similaires.
Ces solutions personnalisées présentent l'avantage d'être parfaitement adaptées aux besoins de chaque entreprise et peuvent générer des économies à long terme. Les analystes de Kearney prévoient que les solutions sur silicium développées par les géants du cloud pourraient atteindre une part de marché de 15 à 20 %. Si Nvidia devrait conserver sa position dominante sur le marché de l'entraînement intensif des grands modèles, le marché de l'inférence, moins exigeant, pourrait être de plus en plus desservi par des alternatives plus abordables.
Meta utilise déjà des puces AMD pour certaines tâches d'inférence, et cette diversification devrait se poursuivre. Pour Nvidia, cela signifie que l'entreprise doit non seulement maintenir son leadership technologique, mais aussi adapter sa politique de prix et ses coûts pour rester compétitive. La question est de savoir si elle peut y parvenir sans compromettre les marges exceptionnelles dont elle bénéficie actuellement.
Les gains d'efficacité comme amortisseur de la demande
Un autre défi, paradoxalement, découle des progrès réalisés dans le domaine des modèles d'IA. En janvier 2025, la société chinoise DeepSeek a dévoilé un modèle de langage entraîné avec une puissance de calcul nettement inférieure à celle des modèles occidentaux comparables. Si les affirmations de DeepSeek se confirment, cela signifierait que les futurs développements de l'IA ne nécessiteraient plus les gigantesques clusters de GPU actuellement jugés indispensables.
Ces gains d'efficacité pourraient freiner la demande en GPU haut de gamme. Si des modèles moins performants offrent des performances similaires, l'intérêt de passer systématiquement à la dernière génération diminue. Nvidia soutient que, historiquement, les améliorations en matière d'efficacité ont toujours entraîné une hausse de la demande globale, conformément au paradoxe de Jevons, qui stipule que des coûts unitaires plus faibles conduisent à une utilisation globale plus élevée. Cet argument est plausible, mais il suppose l'existence d'un nombre illimité de nouveaux cas d'utilisation capables d'absorber la capacité ainsi libérée.
La réalité est probablement plus complexe. Si les gains d'efficacité au niveau de chaque puce peuvent effectivement entraîner une augmentation de la demande, une saturation pourrait survenir au niveau des centres de données entiers une fois les besoins d'infrastructure de base satisfaits. Déterminer si nous sommes dans une phase de croissance exponentielle ou dans une phase de montée en puissance temporaire est crucial pour l'évaluation à long terme du modèle économique de Nvidia.
Risques géopolitiques et exclusion de la Chine
La croissance de Nvidia se réalise sans la contribution du marché chinois, qui constituait autrefois un moteur de revenus majeur. Les restrictions américaines à l'exportation empêchent la vente de puces de pointe à la Chine, et les mesures de rétorsion du gouvernement chinois ont quasiment paralysé cette activité. La directrice financière, Colette Kress, a déclaré que Nvidia prévoit un chiffre d'affaires nul pour son activité de centres de données en Chine au quatrième trimestre.
Cette situation présente à la fois une opportunité et un risque pour Nvidia. D'une part, elle démontre que l'entreprise peut réaliser une croissance exceptionnelle même sans la Chine, soulignant la vigueur de la demande sur les marchés occidentaux. D'autre part, la Chine demeure le deuxième marché technologique mondial, et son exclusion prolongée représente un manque à gagner potentiel. Si les tensions géopolitiques s'apaisent, la Chine pourrait redevenir un marché en croissance. À l'inverse, une nouvelle escalade pourrait également affecter d'autres marchés.
Les concurrents chinois développent leurs propres puces d'IA afin de s'affranchir des fournisseurs occidentaux. Huawei travaille sur ses propres solutions, et DeepSeek, mentionné précédemment, entraîne ses modèles sur du matériel Huawei. Si la Chine parvient à rattraper son retard technologique, cela pourrait non seulement fermer définitivement le marché chinois, mais aussi créer une pression concurrentielle mondiale si les puces chinoises sont commercialisées à l'échelle internationale.
Problèmes d'évaluation comptable et pratiques d'amortissement
Un autre point, plus subtil mais potentiellement important, concerne les pratiques comptables des hyperscalers en matière d'amortissement de leurs investissements dans les GPU. Michael Burry a publiquement averti que les hyperscalers pourraient artificiellement gonfler leurs résultats en allongeant les périodes d'amortissement de leurs serveurs et de leurs infrastructures réseau. Meta, par exemple, a porté la durée de vie utile de ses actifs de cinq à cinq ans et demi, ce qui, au cours des neuf premiers mois de 2025 seulement, a permis de réduire les coûts d'amortissement de 2,29 milliards de dollars et d'augmenter les bénéfices de 1,96 milliard de dollars.
La justification de périodes d'amortissement plus longues réside dans l'utilisabilité réelle des GPU sur plusieurs générations. Si les nouvelles puces Blackwell sont optimales pour l'entraînement des modèles les plus performants, les puces H100 ou A100 plus anciennes restent performantes pour les tâches d'inférence moins exigeantes. Cette utilisation en cascade du matériel à travers différents niveaux d'usage permet effectivement d'allonger sa durée de vie économique.
Les critiques estiment toutefois qu'une période d'amortissement de deux ans serait plus réaliste compte tenu du cycle de vie annuel des produits Nvidia. Avec le lancement d'une nouvelle génération chaque année, les puces plus anciennes perdent de la valeur relative plus rapidement. L'écart entre l'obsolescence technologique et l'amortissement comptable pourrait entraîner une surévaluation des actifs dans les bilans des hyperscalers, ce qui nuirait à terme à l'image de Nvidia si ces clients étaient contraints de réduire leurs investissements.
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L'équilibre précaire entre réalité et spéculation
L'analyse révèle que la croissance de Nvidia repose sur une combinaison de facteurs fondamentaux et d'éléments spéculatifs. Les facteurs fondamentaux sont impressionnants. La transformation effective de l'économie par l'intelligence artificielle, les gains de productivité mesurables des entreprises, la forte rentabilité de Nvidia et la visibilité à long terme de la demande témoignent d'un modèle économique solide. Sa position dominante dans l'écosystème logiciel grâce à CUDA et son leadership technologique dans le domaine des puces les plus avancées constituent des barrières à l'entrée importantes pour ses concurrents.
Dans le même temps, les signaux d'alarme concernant la spéculation sont indéniables. L'envolée des valorisations en trois ans, la concentration sur quelques grands clients, les montages financiers complexes, le décalage entre les investissements dans les infrastructures et les revenus réels sur le marché des services d'IA, ainsi que les mises en garde d'investisseurs établis comme Goldman Sachs et Elliott Management méritent une attention particulière. Il ne faut pas négliger les parallèles avec les précédentes bulles technologiques, où des innovations fondamentales étaient bien réelles mais où les valorisations se sont effondrées.
La question cruciale est de savoir si les géants du cloud peuvent transformer leurs investissements massifs en revenus et en bénéfices dans un délai raisonnable. Si l'IA stimule effectivement et de manière fondamentale la productivité de l'économie mondiale au cours de la prochaine décennie, alors les investissements actuels seront justifiés. En revanche, si les applications pratiques s'avèrent plus limitées que prévu, ou si les gains d'efficacité se concrétisent plus rapidement que la demande n'émerge, une correction pourrait s'avérer inévitable.
Scénarios pour les années à venir
Le scénario optimiste envisage une diffusion continue de l'IA dans la quasi-totalité des secteurs de l'économie. Systèmes autonomes, médecine personnalisée, recherche scientifique, production robotisée et d'innombrables autres applications engendrent une demande élevée et soutenue en puissance de calcul. Dans ce contexte, les investissements actuels sont pleinement justifiés et Nvidia demeure l'entreprise d'infrastructure centrale de l'ère de l'IA. Rétrospectivement, sa valorisation à cinq mille milliards de dollars s'avère appropriée, voire prudente.
Le scénario modéré table sur une normalisation de la croissance. La phase de développement exponentiel des infrastructures prendra fin d'ici deux à trois ans, une fois les capacités de base établies. La croissance ralentira ensuite pour atteindre un niveau toujours soutenu, mais qui ne sera plus exceptionnel. Les concurrents gagneront des parts de marché dans certains segments et les marges de Nvidia se normaliseront. La valorisation s'ajustera à des prévisions de croissance plus réalistes, ce qui entraînera une stagnation ou une correction modérée.
Le scénario pessimiste prévoit une forte déception. Les applications pratiques de l'IA ne tiennent pas leurs promesses, ou les gains d'efficacité réduisent les besoins en matériel plus rapidement que les nouveaux cas d'usage n'émergent. Les hyperscalers réduisent leurs investissements pour démontrer leur rentabilité, et les structures de financement circulaire s'effondrent. Dans ce scénario, le cours de l'action Nvidia pourrait subir une correction similaire à celle d'autres valeurs technologiques lors des précédentes bulles spéculatives, chutant potentiellement de 50 à 70 % par rapport à ses sommets.
La vérité se situe probablement entre ces deux extrêmes. La révolution de l'IA est bien réelle et transformera profondément l'économie. Parallèlement, les valorisations actuelles sont ambitieuses et laissent peu de place à la déception. Les investisseurs doivent être conscients qu'avec Nvidia, ils n'investissent pas seulement dans une entreprise technologique, mais aussi dans un pari sur la rapidité et l'ampleur de la transformation de l'économie mondiale par l'IA.
Impact sur l'économie en général
Quel que soit le résultat pour Nvidia, la situation actuelle a des répercussions importantes sur l'économie en général. Les investissements massifs dans l'infrastructure de l'IA modifient profondément l'allocation des ressources. Les capitaux affluent vers les centres de données, la production de semi-conducteurs et l'infrastructure énergétique, ce qui risque de désavantager d'autres secteurs de l'économie. Si ces investissements s'avèrent rentables, un nouveau cycle de productivité verra le jour. Dans le cas contraire, des ressources considérables auront été immobilisées dans une infrastructure sous-utilisée.
La concentration de la création de valeur entre les mains de quelques entreprises soulève également des questions sociopolitiques. Nvidia, de concert avec les géants du cloud, contrôle l'infrastructure essentielle au développement de l'intelligence artificielle. Cette concentration de pouvoir pourrait s'avérer problématique à long terme, surtout si l'IA se révèle aussi transformatrice que prévu. Les questions de réglementation, de concurrence et de contrôle démocratique de cette infrastructure prendront une importance croissante dans les années à venir.
Cette évolution représente un défi stratégique pour les économies allemande et européenne. Les entreprises leaders en intelligence artificielle sont majoritairement américaines, la Chine occupant le deuxième rang. L'Europe risque de prendre du retard dans ce domaine technologique crucial, ce qui pourrait engendrer des désavantages concurrentiels durables. La dépendance vis-à-vis des matériels et logiciels américains pour les applications d'IA constitue un risque structurel qui exige une action politique.
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Le marché de l'IA propulse Nvidia à une valorisation record – cette tendance va-t-elle se poursuivre ?
L'augmentation de 62 % du chiffre d'affaires de Nvidia au troisième trimestre 2025 résulte d'une combinaison exceptionnelle d'innovations technologiques, d'évolutions structurelles de la demande et d'un positionnement stratégique judicieux. L'entreprise s'est imposée comme un fournisseur d'infrastructures incontournable pour l'ère de l'IA. Sa position dominante sur le marché du matériel, son écosystème logiciel robuste et ses partenariats stratégiques créent des barrières à l'entrée élevées et justifient une valorisation élevée.
Dans le même temps, la dimension spéculative est indéniable. La flambée des valorisations, les circuits de financement circulaires, la concentration de la clientèle et les mises en garde des acteurs historiques du marché exigent une analyse nuancée. La question n'est pas de savoir si l'intelligence artificielle transformera l'économie, mais plutôt si les valorisations actuelles intègrent déjà tous les profits futurs.
L'activité de Nvidia est fondamentalement saine sur le plan financier, mais sa valorisation actuelle laisse peu de place à la déception. Les investisseurs doivent être conscients des risques et comprendre qu'ils n'investissent pas seulement dans une seule entreprise, mais aussi dans une vision plus large de l'avenir de l'économie numérique. Les années à venir diront si cette vision se confirme, comme le suggèrent les valorisations actuelles, ou si une correction est inévitable.
Pour une évaluation équilibrée, qualifier Nvidia d'hybride est la description la plus juste. Son activité repose sur des facteurs fondamentaux et solides, mais elle est teintée d'éléments spéculatifs qui augmentent considérablement le risque. Il ne s'agit ni d'une bulle spéculative sans fondement, ni d'un investissement totalement sans risque et parfaitement justifié. La vérité se situe entre les deux, et cette ambivalence doit être prise en compte dans toute décision d'investissement.
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